CN114924312A - 一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法及装置,包括输入叠前炮集地震数据及速度模型;对于单炮地震数据,根据炮点位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;将单炮地震数据划分到一系列重叠的高斯窗中;根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau‑p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息;在成像点处根据来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束的走时和振幅,基于上述在tau‑p版上获得的地震数据信息,利用修改的高斯波束偏移成像公式进行成像。本发明的方法不仅能够获得更好的盐下照明效果,且对计算效率的影响也更小。
Description
技术领域
本发明涉及地震偏移成像技术领域,具体为一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法及装置。
背景技术
对于油气勘探来说,盐下成像既是机遇也是挑战。机遇意味着盐下区域是寻找油气藏最有前景的地方之一。然而,由于盐体周围和盐下的成像结果通常很差,盐下区域是众所周知难以勘探的区域。高斯波束偏移是目前工业上应用最广泛的偏移成像技术之一。但是当处理盐下成像问题时,由于盐体上界面起伏剧烈且盐体与围岩速度差异较大,只有小角度入射的射线才能穿过盐体,从而导致了盐下区域照明较差。常规高斯波束偏移采用加密初始射线的方式来缓解盐下区域照明较差的问题,但这会导致计算时间的剧烈增加。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法及装置,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法,包括如下步骤:
S101、输入叠前炮集地震数据及速度模型;
S102、对于单炮地震数据,根据炮点位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
S103、将单炮地震数据划分到一系列重叠的高斯窗中;
S104、对单个高斯窗中的地震数据进行加窗局部倾斜叠加获得tau-p版数据;
S105、根据高斯窗中心的位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
S106、根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息;
S107、在成像点处根据来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束的走时和振幅,基于上述在tau-p版上获得的地震数据信息,利用修改的高斯波束偏移成像公式进行成像。
进一步的,所述采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪的方法包括:从震源处发出一簇射线,当波前面上临近射线节点间的距离超过预先给定的阈值Dmax时,从震源处进行射线追踪在波前面上插入新的射线,新射线的初始方向是震源处父射线之间水平慢度分量的平均值,新插入射线的精度与父射线在同一水平;射线追踪完成后,将检查沿着每一条射线的节点数,如果数量过少,将舍弃对应的射线;
式中,s表示射线路径的长度,t表示沿着射线路径的走时,x和z表示射线的水平和垂向坐标,px和pz表示射线的水平慢度分量和垂向慢度分量,v表示射线节点处的速度;
式中,s和n表示射线中心坐标,P和Q是复值的动力学射线参数。
式中,L表示高斯窗的中心位置,xr表示检波点位置,ΔL表示高斯窗中心的间隔,ω表示地震记录的频率,ωr表示参考频率,w0表示高斯波束初始波束半宽。
进一步的,所述加窗局部倾斜叠加的公式为
式中,pU(xr,xs,ω)表示炮点坐标为xs、检波点坐标为xr、频率为ω的地震记录,pLx表示从高斯窗中心位置L处出射射线的初始水平慢度分量,Ds表示加窗局部倾斜叠加的结果。
进一步的,根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息的公式为
式中,pN表示射线在高斯窗中心位置处的初始水平慢度分量,pL1表示tau-p版上小于或等于pN的采样点,pL2表示tau-p版上大于或等于pN的采样点,ΔpLx表示tau-p版水平慢度分量的采样间隔。
进一步的,所述修改的高斯波束偏移的成像公式为
式中,I(x,xs,L)表示炮点坐标为xs、高斯窗中心位置为L的地震数据在成像点x处的成像结果,qs和qL分别表示炮点和高斯窗中心位置处射线的出射角,Vs和VL分别表示炮点和高斯窗中心位置处的速度,psz和pLz分别表示炮点和高斯窗中心位置处射线的垂向慢度分量;和分别表示来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束叠加的权函数,对于围绕直接从源点处出射的射线构建的高斯波束,其值为1;对于围绕在波前面上新插入的射线构建的高斯波束,其值为式中,po1和po2表示两条父射线的初始水平慢度分量,Δpx表示初始水平慢度分量的采样间隔。
为实现上述目的,本发明还提供如下技术方案:
一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移装置110,包括:
输入单元111,用于输入叠前炮集地震数据及速度模型;
高斯波束构建单元Ⅰ112,用于对于单炮地震数据,根据炮点位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
单炮地震数据划分单元113,用于将单炮地震数据划分到一系列重叠的高斯窗中;
叠加单元114,用于对单个高斯窗中的地震数据进行加窗局部倾斜叠加获得tau-p版数据;
高斯波束构建单元Ⅱ115,用于根据高斯窗中心的位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
地震数据信息获得单元116,用于根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息;
成像单元117,用于在成像点处根据来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束的走时和振幅,基于上述在tau-p版上获得的地震数据信息,利用修改的高斯波束偏移成像公式进行成像。
为实现上述目的,本发明还提供如下技术方案:
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述中任一项所述方法的步骤。
为实现上述目的,本发明还提供如下技术方案:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述中任一项所述的方法的步骤。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明将波前初始化射线追踪技术与高斯波束偏移有机结合,可以在波前传播过程中保持射线密度近似恒定。波前初始化射线追踪技术从震源处进行射线追踪来插入新射线,新插入射线的精度与父射线在同一水平,且该技术是自适应的,能够有效提高射线的覆盖范围。相较于常规高斯波束偏移加密初始射线的方式,本发明提出的方法不仅能够获得更好的盐下照明效果即波场能量的改善,且对计算效率的影响也更小。
附图说明
图1为本发明的基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移层次流程图。
图2为本发明的波前初始化射线追踪技术示意图。
图3为本发明的射线中心坐标系示意图。
图4为本发明的在新插入的射线周围构建高斯波束的示意图。
图5为本发明的一系列重叠的高斯窗示意图。
图6为本发明的采用加窗局部倾斜叠加获得tau-p版数据的示意图。
图7为本发明的Sigsbee2A速度模型中震源点位于(11430m,7.62m)时不同射线追踪方法所产生的射线路径示意图。
图8为本发明的Sigsbee2A速度模型的偏移结果示意图。
图9为本发明的图8中方框部分的局部放大示意图。
图10为本发明的沿图8所示虚线的成像曲线示意图。
图11为本发明的基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移装置的框图。
图12为本发明的提供的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-12,本发明提供一种技术方案:
基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法的具体步骤如下:
1.输入叠前炮集地震数据及速度模型,该模型包括Sigsbee2A模型。
2.对于单炮地震数据,根据炮点位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束。
3.将单炮地震数据划分到一系列重叠的高斯窗中。
4.对单个高斯窗中的地震数据进行加窗局部倾斜叠加获得tau-p版数据。
5.根据高斯窗中心的位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束。
6.根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息。
7.在成像点处根据来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束的走时和振幅,基于上述在tau-p版上获得的地震数据信息,利用修改的高斯波束偏移成像公式进行成像。
步骤2和步骤5中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪的方法如下:
从震源处发出一簇射线,当波前面上临近射线节点间的距离超过预先给定的阈值Dmax时,从震源处进行射线追踪在波前面上插入新的射线(图2)。新射线的初始方向是震源处父射线之间水平慢度分量的平均值。新插入射线的精度与父射线在同一水平。此外,射线追踪完成后,将检查沿着每一条射线的节点数。如果数量过少,将舍弃对应的射线。
式中,s表示射线路径的长度(即图3中弧长),射线中坐标的一个方向,t表示沿着射线路径的走时,x和z表示射线的水平和垂向坐标,px和pz表示射线的水平慢度分量和垂向慢度分量,v表示射线节点处的速度。
动力学射线追踪方程为
式中,s和n表示射线中心坐标(图3),P和Q是复值的动力学射线参数。
图2波前初始化射线追踪技术示意图。A1和A2表示波前t+Δt上两个相邻的点。当A1和A2间的距离大于Dmax时,通过从震源处进行射线追踪来插入新的射线点Anew。
步骤2和步骤5中当围绕每一条射线构建高斯波束时,首先需要沿着射线搜索距离计算点最近的射线节点,然后再利用高斯波束的走时和振幅公式获得计算点处高斯波束的走时和振幅。特别地,当围绕新插入的射线构建高斯波束时(图4),距离虚线“L”(垂直于新插入射线的方向)之上区域内计算点最近的射线节点总是位于插入新射线的点“A”。而高斯波束的走时和振幅公式只是在射线节点的临近区域内有效。对于“L”线上部区域远处的点(图4),走时和振幅的精度较低。此外,该区域的射线密度是足够的,没必要把新的波束叠加进来。因此,在这个区域无需构建波束。
计算高斯波束的走时和振幅的公式为
图4在新插入的射线周围构建高斯波束的示意图(“A”是插入新射线的点,“p”是新射线在“A”点的方向,“L”是垂直于新射线方向的虚线)。
步骤3中一系列重叠的高斯窗(图5)的公式为
式中,L表示高斯窗的中心位置,xr表示检波点位置,ΔL表示高斯窗中心的间隔,ω表示地震记录的频率,ωr表示参考频率,w0表示高斯波束初始波束半宽。
步骤4中加窗局部倾斜叠加的公式为
式中,pU(xr,xs,ω)表示炮点坐标为xs、检波点坐标为xr、频率为ω的地震记录,pLx表示从高斯窗中心位置L处出射射线的初始水平慢度分量,Ds表示加窗局部倾斜叠加的结果。
步骤6中根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息(图6),公式为
式中,pN表示射线在高斯窗中心位置处的初始水平慢度分量,pL1表示tau-p版上小于或等于pN的采样点,pL2表示tau-p版上大于或等于pN的采样点,ΔpLx表示tau-p版水平慢度分量的采样间隔。
步骤7中修改的高斯波束偏移的成像公式为
式中,I(x,xs,L)表示炮点坐标为xs、高斯窗中心位置为L的地震数据在成像点x处的成像结果,qs和qL分别表示炮点和高斯窗中心位置处射线的出射角,Vs和VL分别表示炮点和高斯窗中心位置处的速度,psz和pLz分别表示炮点和高斯窗中心位置处射线的垂向慢度分量。和分别表示来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束叠加的权函数,对于围绕直接从源点处出射的射线构建的高斯波束,其值为1;对于围绕在波前面上新插入的射线构建的高斯波束,其值为
式中,po1和po2表示两条父射线的初始水平慢度分量,Δpx表示初始水平慢度分量的采样间隔。
图7中Sigsbee2A速度模型中震源点位于(11430m,7.62m)时不同射线追踪方法所产生的射线路径:(a)标准射线追踪方法,(b)三倍初始射线的标准射线追踪方法,(c)波前初始化射线追踪技术。
图7a中,初始射线数为81,最大出射角为50°。图7c中,沿着波前面相邻射线节点间距离的阈值设为600m,每一条射线的最小节点数设为80。从图7可以看出,即使从震源处出射三倍的射线,仍然存在一些阴影区域。而在图7c中,波前初始化射线追踪技术所产生的射线较均匀地覆盖了盐下区域。
图8中Sigsbee2A速度模型的偏移结果:(a)常规高斯波束偏移,(b)三倍初始射线常规高斯波束偏移,(c)基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移。
对于常规高斯波束偏移,初始射线数为81,最大出射角为50°。对于基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移,沿着波前面相邻射线节点间距离的阈值设为600m,每一条射线的最小节点数设为80。
在相同的计算条件下,常规高斯波束偏移、三倍初始射线的传统高斯束偏移和基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移的运行时间分别为27.55分钟、238.19分钟和79.59分钟。
图9为图8中方框部分的局部放大图:(a)对应图7a,(b)对应图7b,(c)对应图7c。
图10为沿图8所示虚线的成像曲线(曲线“常规”为常规高斯波束偏移的成像曲线,曲线“三倍”为三倍初始射线的常规高斯波束偏移的成像曲线,曲线“波前”为基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移的成像曲线)。
综上(图8,9和10)可以看出,即使是三倍的初始射线,盐下照明也只是稍微得到了改善,而基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移则明显改善了盐下照明。
本发明将波前初始化射线追踪技术与高斯波束偏移有机结合,可以在波前传播过程中保持射线密度近似恒定。波前初始化射线追踪技术从震源处进行射线追踪来插入新射线,新插入射线的精度与父射线在同一水平,且该技术是自适应的,能够有效提高射线的覆盖范围。相较于常规高斯波束偏移加密初始射线的方式,本文提出的方法不仅能够获得更好的盐下照明效果,且对计算效率的影响也更小。
本发明中,计算机设备可以包括存储器、存储控制器、一个或多个(图中仅示出一个)处理器等,各元件之间直接或间接地电连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件之间可以通过一条或多条通讯总线或信号总线实现电连接。基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法分别包括至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器中的软件功能模块,例如所述基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移装置包括的软件功能模块或计算机程序。存储器可以存储各种软件程序以及模块,如本申请实施例提供的基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法及装置对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现本申请实施例中的解析方法。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移方法,其特征在于,包括:
输入叠前炮集地震数据及速度模型;
对于单炮地震数据,根据炮点位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
将单炮地震数据划分到一系列重叠的高斯窗中;
对单个高斯窗中的地震数据进行加窗局部倾斜叠加获得tau-p版数据;
根据高斯窗中心的位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息;
在成像点处根据来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束的走时和振幅,基于上述在tau-p版上获得的地震数据信息,利用修改的高斯波束偏移成像公式进行成像。
2.如权利要求1所述的高斯波束偏移方法,其特征在于,所述采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪的方法包括:从震源处发出一簇射线,当波前面上临近射线节点间的距离超过预先给定的阈值Dmax时,从震源处进行射线追踪在波前面上插入新的射线,新射线的初始方向是震源处父射线之间水平慢度分量的平均值,新插入射线的精度与父射线在同一水平;射线追踪完成后,将检查沿着每一条射线的节点数,如果数量过少,将舍弃对应的射线;
式中,s表示射线路径的长度,t表示沿着射线路径的走时,x和z表示射线的水平和垂向坐标,px和pz表示射线的水平慢度分量和垂向慢度分量,v表示射线节点处的速度;
式中,s和n表示射线中心坐标,P和Q是复值的动力学射线参数。
8.一种基于波前初始化射线追踪技术的高斯波束偏移装置,其特征在于,包括:
输入单元,用于输入叠前炮集地震数据及速度模型;
高斯波束构建单元Ⅰ,用于对于单炮地震数据,根据炮点位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
单炮地震数据划分单元,用于将单炮地震数据划分到一系列重叠的高斯窗中;
叠加单元,用于对单个高斯窗中的地震数据进行加窗局部倾斜叠加获得tau-p版数据;
高斯波束构建单元Ⅱ,用于根据高斯窗中心的位置,在速度模型中采用波前初始化射线追踪技术进行射线追踪,并围绕每一条射线构建高斯波束;
地震数据信息获得单元,用于根据来自高斯窗中心位置处射线的初始水平慢度分量在tau-p版上通过线性插值获得其所对应的地震数据信息;
成像单元,用于在成像点处根据来自炮点和高斯窗中心位置处的高斯波束的走时和振幅,基于上述在tau-p版上获得的地震数据信息,利用修改的高斯波束偏移成像公式进行成像。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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---|---|
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115373020A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-22 | 吉林大学 | 一种基于离散小波矩量法的地震散射波场数值模拟方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5724310A (en) * | 1996-10-15 | 1998-03-03 | Western Atlas International, Inc. | Traveltime generation in the presence of velocity discontinuities |
US20110096627A1 (en) * | 2009-10-27 | 2011-04-28 | Chevron U.S.A. Inc. | Method and system for seismic imaging and earth modeling using beam tomography |
CN102103216A (zh) * | 2009-12-16 | 2011-06-22 | 中国石油天然气集团公司 | 二维高斯射线束叠前偏移方法 |
CN106896403A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-06-27 | 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 | 弹性高斯束偏移成像方法和系统 |
US20180188398A1 (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | Institute Of Geology And Geophysics, Chinese Academy Of Sciences | Gaussian Beam Migration Imaging Method and Device |
CN108363101A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-08-03 | 西安石油大学 | 一种斜井井间地震高斯束叠前深度偏移成像方法 |
CN108957538A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-07 | 成都启泰智联信息科技有限公司 | 一种虚拟震源二维波前构建地震波走时计算方法 |
CN111781635A (zh) * | 2019-04-04 | 2020-10-16 | 中国石油天然气集团有限公司 | 海底四分量弹性波高斯束深度偏移方法和装置 |
CN114428327A (zh) * | 2020-09-21 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 高斯束深度偏移成像方法、装置、设备和存储介质 |
-
2022
- 2022-05-10 CN CN202210511250.6A patent/CN114924312B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5724310A (en) * | 1996-10-15 | 1998-03-03 | Western Atlas International, Inc. | Traveltime generation in the presence of velocity discontinuities |
US20110096627A1 (en) * | 2009-10-27 | 2011-04-28 | Chevron U.S.A. Inc. | Method and system for seismic imaging and earth modeling using beam tomography |
CN102103216A (zh) * | 2009-12-16 | 2011-06-22 | 中国石油天然气集团公司 | 二维高斯射线束叠前偏移方法 |
US20180188398A1 (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | Institute Of Geology And Geophysics, Chinese Academy Of Sciences | Gaussian Beam Migration Imaging Method and Device |
CN106896403A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-06-27 | 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 | 弹性高斯束偏移成像方法和系统 |
CN108363101A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-08-03 | 西安石油大学 | 一种斜井井间地震高斯束叠前深度偏移成像方法 |
CN108957538A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-07 | 成都启泰智联信息科技有限公司 | 一种虚拟震源二维波前构建地震波走时计算方法 |
CN111781635A (zh) * | 2019-04-04 | 2020-10-16 | 中国石油天然气集团有限公司 | 海底四分量弹性波高斯束深度偏移方法和装置 |
CN114428327A (zh) * | 2020-09-21 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 高斯束深度偏移成像方法、装置、设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
MOHAMMAD MOTAMED 等: "A wavefront-based Gaussian beam method for computing high frequency wave propagation problems", 《COMPUTERS AND MATHEMATICS WITH APPLICATIONS》, vol. 69, pages 949 - 963 * |
王;乔玉雷;姚忠瑞;李瑞忠;: "垂直地震剖面高斯束法偏移成像", 中国石油大学学报(自然科学版), vol. 32, no. 04, pages 35 - 39 * |
石秀林 等: "基于波前构建法的时间域深度偏移--delta波包途径", 《吉林大学学报》, vol. 46, no. 6, pages 1847 - 1854 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115373020A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-22 | 吉林大学 | 一种基于离散小波矩量法的地震散射波场数值模拟方法 |
CN115373020B (zh) * | 2022-08-22 | 2023-09-29 | 吉林大学 | 一种基于离散小波矩量法的地震散射波场数值模拟方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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